Transitions continues des tâches et des contraintes pour le contrôle de robots

Lors du controle de robots, les variations fortes et soudaines dans les couples de commande doivent imperativement etre evitees. En effet ces discontinuites peuvent entrainer, en plus des comportements imprevisibles du systeme, des dommages physiques, notamment au niveau des actionneurs. Pour la realisation de tâches complexes, un robot a plusieurs degres de liberte utilise generalement un systeme de commande multi-objectif avec lequel plusieurs tâches doivent etre realisees et plusieurs contraintes respectees. Le basculement entre ces differentes tâches ainsi que les contraintes causees par un environnemt dynamique et imprevisible sont les causes directes des variations fortes dans les couples de commande. Dans ce travail, les problemes de transitions de priorites entre les differentes tâches ainsi que la variation des contraintes sont considerees avec pour objectif la des variations fortes dans les couples de commande. Deux contributions principales ont ete realisees.Premierement, un nouveau controleur appele "controle hierarchique generalise (GHC)" est implemente sous forme d’optimisation quadratique pour gerer la priorite des transitions entre les tâches de poids differents. Le projecteur utilise assure en plus de la continuite des transitions, la gestion de l’ajout et/ou de la suppression de tâches. Les couples de commande sont alors calcules en resolvant un probleme d’optimisation prenant en compte en meme temps la hierarchie des tâches et les contraintes egalitaire et inegalitaires.Deuxiemement, nous avons developpe une primitive de controle a base de Controle par Modele Predictif (CMP) afin de gerer l’existence des discontinuites des contraintes que doit respecter le robot, tel que le changement d’etat des contacts ou l’evitement d'obstacles. Le controleur profite ainsi de la formulation predictive en anticipant l'evolution des contraintes vis-a-vis des scenarios de commande et/ou de l'information des capteurs. Il permet de generer des nouvelles contraintes continues qui remplacent les anciennes contraintes discretes dans le controleur reactif QP. Par consequent, le taux de changement des couples articulaires est minimise, compare aux anciennes contraintes discretes. Cette primitive de controle predictive ne modifie pas directement les objectifs desires des tâches mais les contraintes, ce qui permet de s’assurer que les changements de couple sont bien geres dans les pires scenarios.L'efficacite de la strategie de controle proposee est validee via des experiences en simulation avec le robot Kuka LWR 4+ et le robot humanoide iCub. Les resultats montrent que l'approche developpee peut reduire de maniere significative la variation des couples articulaires pendant les changements de priorite des tâches ou sous contraintes discretes.